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數字化中台

為了解決ai網格工具不能用的問題，作者用友雲平臺團隊 這樣論述：

數字化中台不是新事物，但隨著新技術的不斷發展，其註定會在數字化時代大放異彩。本書由用友官方出品，全面闡述了數字化中台的概念和發展歷程，詳述了數字化中台建設的各種業務和技術細節，介紹了數字化中台落地實踐的真實案例和解決方案。本書主要內容包括：數字化中台概述、數字化中台建設、技術平臺、數據中台、智慧中台、業務中台、應用構建平臺、混合雲服務、數字化中台安全體系、數字化體驗和數字化中台案例。本書是一本真正可借鑒、可操作的企業數字化轉型的實戰指導書。 第1章 數字化中台概述 1 1.1 中台發展歷史 1 1.2 中台是什麼 3 1.2.1 中台是一種業務和組織形態 4 1.2.2 中

台是一套技術和業務架構 6 1.2.3 中台是一種文化和理念 9 1.2.4 中台和生態的關係 11 1.3 中台和平臺的區別 12 1.3.1 平臺是什麼 12 1.3.2 平臺vs中台 13 1.4 中台要解決的痛點問題 14 1.4.1 新時代需要的資訊化架構 15 1.4.2 企業數字化轉型的新途徑 16 1.4.3 高品質系統構建的保證 18 1.5 用友中台理念 19 1.5.1 用友和中台的關係 19 1.5.2 基於能力提供的分析 23 1.5.3 基於能力構建的分析 25 1.5.4 持續發展的數字化中台 28 第2章 數字化中台建設 31 2.1 如何構建企業數字化中台

31 2.1.1 中台建設方法 31 2.1.2 中台設計原則 36 2.1.3 中台設計參考 37 2.2 用友中台建設進程 42 2.2.1 用友中台加速建設的背景 42 2.2.2 用友雲中台建設推進 45 2.3 統一能力框架 47 2.3.1 統一能力框架的理念 47 2.3.2 UCF是中台落地的抓手 48 2.4 中台化的企業雲服務平臺 57 2.4.1 基於統一中台內核的完整支撐體系 57 2.4.2 iuap中台架構的有效融合 59 2.4.3 安全性、生態化和能力構建平臺 60 第3章 技術平臺 63 3.1 技術平臺概述及核心能力 63 3.1.1 雲原生理念及核心價值

64 3.1.2 技術平臺的意義及定位 67 3.1.3 雲原生對中國企業的價值 68 3.1.4 技術平臺的核心能力 70 3.2 技術平臺的核心技術棧 72 3.2.1 雲原生技術棧 74 3.2.2 微服務治理 78 3.2.3 容器雲管理 90 3.2.4 DevOps能力 108 3.2.5 分散式鏈路追蹤 119 3.2.6 服務網格 128 3.2.7 分散式日誌 130 3.2.8 混合雲管理 136 3.2.9 自動化測試能力 137 3.2.10 分散式中介軟體能力 146 3.3 用友技術平臺實踐場景 147 3.3.1 雲原生12要素實踐 147 3.3.2 服務高彈

性和高可用 159 3.3.3 保障企業服務不“隔離” 165 3.3.4 精智工業互聯網上雲實踐 168 3.3.5 國產化適配和支持 171 3.4 清理鏡像倉庫遇到的“坑” 171 3.4.1 官方API並不能真正刪除鏡像 172 3.4.2 返回405錯誤碼 172 3.4.3 無用的文件殘留 172 3.4.4 garbage- collect不是事務操作 173 3.4.5 重啟鏡像倉庫才能正常使用 173 3.4.6 兩種清理鏡像倉庫的方案 174 第4章 數據中台 177 4.1 認知數據中台 178 4.1.1 什麼是數據中台 178 4.1.2 數據中台的核心能力 179

4.1.3 數據中台的價值 180 4.2 數據中台建設 182 4.2.1 數據中台的規劃 184 4.2.2 數據彙聚與整合 190 4.2.3 數據治理與實踐 194 4.2.4 數據開發 210 4.2.5 數據分析與挖掘 212 4.2.6 數據服務與應用 219 4.2.7 數據運營 225 4.3 數據的展望 235 4.3.1 數據新技術快速發展 235 4.3.2 數據流通與共用 236 4.3.3 數據服務合規性 237 4.4 用友數據中台的落地 238 第5章 智能中台 240 5.1 認識智能中台 240 5.1.1 智能中台的定義 240 5.1.2 AI應用的

發展趨勢 242 5.1.3 智能中台的核心能力 245 5.1.4 智能中台的價值 249 5.2 智能中台的技術架構 252 5.2.1 智能型機器人技術架構 252 5.2.2 AI工作坊技術架構 255 5.3 智能中台典型應用場景 259 5.3.1 RPA典型應用場景 259 5.3.2 VPA典型應用場景 263 5.3.3 AI工作坊典型應用場景 265 5.4 數據-智能中台的應用場景 272 第6章 業務中台 278 6.1 業務中台概述 278 6.2 業務中台的核心服務 282 6.2.1 社會化商業架構 282 6.2.2 化支撐服務 283 6.2.3 數字化企業

建模 291 6.4 業務中台的關鍵特性 296 6.5 業務中台的規劃與落地 298 6.5.1 業務中台的規劃方法 298 6.5.2 業務中台的落地實踐 301 第7章 應用構建平臺 308 7.1 應用構建平臺概述 308 7.1.1 低代碼開發平臺介紹 308 7.1.2 應用構建平臺的內容 311 7.1.3 低代碼開發平臺的價值 312 7.2 應用構建平臺的能力 314 7.2.1 模型驅動 317 7.2.2 視覺化設計 318 7.2.3 全代碼 326 7.2.4 中台能力連接 329 7.2.5 多端 331 7.2.6 全生命週期管理 333 7.3 應用構建平臺使

用場景和案例 335 7.3.1 使用場景 335 7.3.2 案例 336 第8章 混合雲服務 344 8.1 為什麼要提高企業生態協同效率 344 8.2 混合雲是中國企業未來的常態選擇 347 8.3 混合雲服務提升企業生態協同效率 348 8.4 企業生態協同面臨的挑戰 350 8.5 混合雲服務支援生態協同 351 8.6 企業自建開放生態與實施案例 356 8.6.1 客戶建設目標 358 8.6.2 客戶需求場景 358 8.6.3 專案解決方案 361 8.6.4 項目建設價值 365 第9章 數字化中台安全體系 366 9.1 安全管理體系 366 9.1.1 信息安全性

原則 366 9.1.2 組織環境 368 9.1.3 資訊安全過程管理 371 9.1.4 安全的技術 373 9.2 技術平臺安全 381 9.2.1 帳戶安全 381 9.2.2 身份認證和存取控制 384 9.2.3 資源和物件使用權限 385 9.2.4 微服務安全 386 9.3 業務中台安全 387 9.3.1 帳戶管理 388 9.3.2 許可權管理 388 9.3.3 安全審計 392 9.4 數據中台安全 393 9.4.1 大數據Hadoop平臺安全 393 9.4.2 數據安全 394 9.5 業務構建平臺安全 398 9.5.1 使用安全開發生命週期 398 9.5.

2 選擇安全開發元件 399 9.5.3 模型安全 399 9.5.4 代碼安全 399 9.5.5 開原始程式碼的安全 400 9.6 用友數字化中台安全 401 第10章 數字化體驗 403 10.1 企業數字化轉型中的用戶體驗 403 10.1.1 數字化用戶體驗 403 10.1.2 數字化體驗現狀 404 10.1.3 數字化體驗設計的範圍層次 407 10.1.4 數字化體驗的關鍵因素 408 10.1.5 工具及方法 411 10.2 數字化中台的數字化體驗設計 414 10.2.1 能力化的中台數字化體驗設計 414 10.2.2 UI交互能力的兩個層面和5個維度 415 1

0.2.3 數字化體驗UI交互設計的原則、目標 417 10.3 數字化中台設計語言 417 10.3.1 設計定位 419 10.3.2 設計價值觀 419 10.4 設計的六大核心要素 420 10.4.1 自然/中性 421 10.4.2 淺層次 422 10.4.3 微動 423 10.4.4 彈性空間 424 10.4.5 清晰 425 10.4.6 秩序 426 10.5 標準一致的設計系統 427 10.5.1 什麼是設計系統 427 10.5.2 為什麼需要設計系統 427 10.5.3 設計系統的特點 429 第11章 數字化中台案例 432 11.1 智能製造 432 1

1.1.1 企業經營概況 432 11.1.2 企業資訊化現狀 432 11.1.3 企業核心訴求 433 11.1.4 專案建設內容 434 11.1.5 項目建設價值 436 11.2 數字行銷 436 11.2.1 企業經營概況 436 11.2.2 家居行業變化 437 11.2.3 企業服務痛點 437 11.2.4 企業轉型升級 440 11.2.5 專案建設內容 441 11.2.6 項目建設價值 445 11.3 供應商門戶 446 11.3.1 企業經營概況 446 11.3.2 專案資訊化現狀 446 11.3.3 專案建設內容 447 11.3.4 專案建設情況 450

11.3.5 項目建設價值 451

大腦如何精準學習

為了解決ai網格工具不能用的問題，作者StanislasDehaene 這樣論述：

　　學習擁有生命力（vital principle）， 　　而人類的大腦有著巨大的可塑性—去改變它自己，以適應環境。 　　大腦具有超凡的反彈能力，即使在受到巨大的創傷，如眼盲、失去半個腦或社會孤立後，還是能發展出學習的能力。這個學習的火花並沒有被這些不幸的遭遇所熄滅，語言、閱讀、數學、藝術創造：這些人類所特有的能力，也是其他靈長類所沒有的。   　　現代學習科學的旅程包括三個部分： 　　在第一部分，〈學習是什麼？」〉（What Is Learning?） 　　我們從學習對人類和動物的意義是什麼開始，討論學習時的法則或機制，因為學習就是逐漸形成外在世界的內在模式，不論它

是在矽（silicon）或是神經迴路上。 　　當我去到一個新的城鎮時，我會在腦海中形成一個心智地圖——這個城市街道巷弄的小模型。同樣的，一個孩子在學騎自行車時，他也是在他腦海中，模擬腳要怎麼踩、手要怎麼握把手才能維持自行車的平衡。電腦的人臉辨識法則也是先得出眼睛、鼻子、嘴巴的各種形狀和它們的組合，把它形成一個模型板（template）。 　　在第二部分〈我們的大腦如何學習〉（How Our Brain Learns）之中，作者會用心理學和神經科學來回答。我會聚焦在嬰兒身上，因為他們是真正的學習機器，沒有人比得上。最近的實驗資料顯示，嬰兒的確是如這個理論所預測的，他們是正在長大的統計學家。嬰

兒一生下來，他們的大腦迴路就已經組織好了，可以投射假設到外面的世界去，但是他們同時也有極大的可塑性，這個從大腦突觸永遠都有改變的可能上可得之。在這個統計的機械中，先天和後天不是對立的，而是相輔相成的。   　　在第三部分〈學習的四大支柱〉（The Four Pillars of Learning）中，作者詳列出為什麼大腦是到現在為止最有效率的學習設備。四根支柱就是四個重要的機制，使我們可以學習。第一個是注意力。第二根支柱是主動參與。第三根支柱是錯誤回饋，它正好是主動參與的反面。最後，第四根支柱是固化：透過時間的流逝，我們大腦彙整已經學會的東西，把它轉存到長期記憶中，把神經資源釋放出來以備未來的

學習。 　　這四根支柱有普遍性，嬰兒、孩子、大人在學習時，都用到它們。這是為什麼我們需要把這四個能力操到很熟練—這就是我們可以學習的原因。最後，在總結時，我會討論這些科學的進步該怎麼應用。改變我們學校的教學法、改變家庭、改變職場其實是不必要的，只要遊戲、好奇心、社會化、集中注意力和睡眠就可以增加我們大腦本來已經有的最大才能：學習。 　　作者相關著作：他發表了很多經過同儕審訂過的期刊文獻，也是好幾本書的作者，包括《數字感》（The Number Sense）這本暢銷書和《大腦與閱讀》（Reading in the Brain，信誼出版）等。 名人推薦 　　～洪蘭教授強力推薦並親自翻譯～

　　曾志朗   前教育部長 　　白明奇  成大醫學院神經學教授兼老年學研究所所長

資料採礦於職業棒球勝隊預測模式之建構

為了解決ai網格工具不能用的問題，作者陳麒文 這樣論述：

本研究以美國職棒大聯盟之洋基隊與紅襪隊在2006年至2010年共五年球季之所有例行賽（2006年19場、2007年至2010年間每年各18場，總共91場）為研究對象，並就其勝隊與賠率為分析主軸。因此，本研究除了瞭解洋基隊與紅襪隊之比賽記錄資料的描述性分析外，也利用資料採礦技術（鑑別分析、羅吉斯迴歸、人工類神經網路、多元適應性雲形迴歸及支援向量機）建立此兩隊的五種勝隊預測模式與賠率預測模式，除嘗試「探勘」出影響兩隊比賽勝負之重要變數以及影響莊家開出主客場賠率之重要變數外，並進一步探討使用上述各種工具建構出不同模式的差異與良窳。而為了驗證本研究提出方法之可行性及評估建構模式之診斷力，本研究更利用

洋基隊與紅襪隊在2011年球季的比賽，以虛擬投注的方式進行模擬分析來驗證模型的準確度。本研究之結果如下：一、總體而言，洋基隊不論在主客場上，其勝率都比紅襪隊高；此外，洋基隊在投打數據中大多比紅襪隊好，明顯具有「主場優勢」存在。二、在莊家所開出之主客場賠率中，莊家仍偏好具有「主場優勢」的球隊。此外，以莊家所看好之勝隊與兩隊實際勝負做交叉分析，莊家預測的正確率為56.04%。三、不論在勝隊預測模式或在賠率預測模式中，多元適應性雲形迴歸不但分別具有最高的正確判別率（分別為83.33%與88.89%），且可挑選出重要變數，因此為一項建議使用的工具。四、利用多元適應性雲形迴歸所建構出來的勝隊預測模式進行

虛擬投注，結果在九場「基襪大戰」中，多元適應性雲形迴歸模式具有77.78%的正確預測率。